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Los sistemas de reputación y recomendación en la Web 2.0

Durante los últimos cuatro años, la Internet protagonizada por el usuario y las redes sociales (Web 2.0) se ha convertido en un fenómeno que avanza hacia la madurez. Como todo lo humano, esto abarca múltiples dimensiones. Como todo lo nuevo, es fácil confundir y mezclar conceptos.

Dos de los conceptos que más se prestan a una digestión apresurada son los sistemas de recomendación y los sistemas de reputación. Suenan parecidos, en todos los sentidos, así que ¿cuál es la diferencia?

Un modo de aproximarse a la respuesta es hacerlo desde la óptica de la experiencia de usuario. Y para ello contamos con algunas nociones que nos servirán de guía: el contenido es el rey, el usuario es el contenido, navegación a través de personas, modelos mentales y metas del usuario.

Una definición rápida

La reputación se recibe. La recomendación se transmite.

Elegir ejemplos es barato, así que vamos a servirnos de dos gigantes para explicarnos mejor.

¿Por qué compramos en eBay?

A primera vista, el negocio de eBay es celebrar subastas online. Permiten a los vendedores publicar sus artículos, a los compradores encontrarlos y pujar, y se quedan con una parte. Un complejísimo sistema lo hace posible, de un modo rápido y sencillo. Pero este sistema, que resulta transparente para el usuario, no es el que aporta el principal valor.

En realidad, el principal activo de eBay es la confianza. Hace trece años, cuando comenzaron, comprar a través de Internet, y comprar a un completo desconocido que podría residir en el otro extremo del planeta, era algo casi impensable.

Incluso hoy, llegar al momento crítico en el que un posible cliente se decide a superar todos sus recelos y comprar online, es una tarea… interesante. Lo que nos decide a gastar 300 euros en una puja alocada, es conocer la reputación del vendedor: qué nos cuenta de él la gente que le compró algo en el pasado. Si cumple con los tiempos y los gastos de envío, si las fotos y la descripción del producto se ajustan a lo que finalmente recibes, etc.

La reputación no la tiene eBay: la tienen los vendedores. Y a estos se la otorgan aquellos con los que han tenido tratos comerciales. Esto es lo que hace del sistema de reputación de los vendedores de eBay uno de los mejores del mundo: es muy difícil falsearlo. Pero esa es otra historia.

¿Por qué Amazon?

La respuesta sencilla es “porque tienen millones de libros y otros productos y me los venden más barato”. Y de nuevo, no es muy precisa: una vez pagas los portes internacionales, desaparece la ventaja del precio, y cualquier otra mega-tienda puede ofrecerte más productos de los que podrías encontrar aunque navegues su sitio un día entero.

Así que la pregunta correcta es: ¿por qué Amazon, una y otra vez? ¿Es que son especialmente persuasivos? En realidad, pueden aturdirte con toda la información que poseen sobre cada producto…

¿Qué es lo que cualquier competidor tardaría años en copiar? La precisión con la que Amazon me recomienda otros productos que me pueden interesar. Y, que de hecho, me interesan.

El sistema de recomendación rastrea mi navegación del sitio, recuerda lo que he comprado en otras ocasiones, los productos que he calificado, los que tengo en mi lista de la compra… y lo tiene todo en cuenta para averiguar qué más puede ser de mi interés.

Lo bello, lo inteligente de todo este asunto es que la recomendación final no la genera ningún algoritmo de inteligencia artificial que trata de averiguar mis gustos o mis intereses (como el famoso Adsense de Google). La recomendación se genera a partir de los demás usuarios, en este caso compradores del producto, que ni siquiera tienen que “recomendar” el producto de una forma expresa: cuando veo la ficha de un producto, siempre obtengo una lista adicional que dice “Los clientes que compraron este producto también han comprado X”.

Es decir, que los productos que me propone el cross-selling de Amazon reflejan las preferencias reales de los clientes que tienen gustos y comportamientos similares a los míos.

Al igual que eBay, la potencia del sistema radica en que se basa en datos reales. Y lo que se obtiene de estos datos reales (otros clientes como tú, que se han gastado su propio dinero) es la confianza.

En eBay compramos cosas que ya conocemos a un vendedor por descubrir, porque tenemos buenas referencias (sistema de reputación) de este último. En Amazon compramos cosas por descubrir, en un entorno conocido (sistema de recomendación) porque hemos obtenido una sugerencia de producto precisa y relevante.

Navegando a través de personas

Hasta ahora, los sitios que hemos usado en los ejemplos para distinguir entre reputación y recomendación han mantenido un patrón de comportamiento: navegación en busca de producto, y uso del “factor humano” como apoyo.

¿Qué ocurre cuando invertimos ese patrón? ¿Qué ocurre cuando el peso de la navegación, las categorías del sitio web, son personas que conozco, colegas, amigos, amigos de mis amigos?

Hasta ahora, la valoración de un producto o de una persona era cuantitativa: número de clientes satisfechos, número relevante de usuarios que han comprado un producto. Ahora, la valoración es cualitativa: queremos saber qué nos recomiendan un grupo reducido de personas, o su opinión acerca de otros.

En los sitios orientados a producto, toda la arquitectura de la información está dirigida para encontrar el producto. Una vez que lo tienes, las personas relacionadas con él aportan información en un determinado contexto: ¿necesito saber más del vendedor?; ¿qué otro libro puede estar bien si este no acaba de convencerme?

Cuando navegamos a través de personas, la arquitectura se focaliza drásticamente: el modelo mental del usuario sigue los inmemoriales círculos concéntricos sociales: \”Yo, mis amigos y los amigos de mis amigos\”. Fácil de entender, ¿verdad?

Además, partimos de un proceso previo: en mayor o menor medida, ya les hemos otorgado nuestra confianza. Así pues, lo que nos queda por hacer es descubrir, o averiguar.

11870.com, o cómo decidirse por un restaurante en menos de cinco minutos

Aunque se trata de un sitio que permite buscar directamente por ciudades, por tipo de servicio, actividad, etc., lo que diferencia 11870.com de otros es que permite navegar directamente a través de personas. Es decir, no se trata del típico directorio con contenidos seleccionados por editores, con criterios más o menos comerciales, y quizá una base de datos mucho mayor. Una vez entras en la página con el perfil de un usuario, toda la navegación conduce a sus contenidos: secciones (restaurantes, hoteles, etc.), ciudades, etiquetas, contactos…

Si ya sé que mi amigo Nordic tiene un gusto impecable eligiendo restaurantes, ¿para qué voy a buscar más?

Sintetizando: se trata de un sistema de recomendación cualitativo.

La reputación es algo… personal

Cuando hablábamos antes de la reputación de los vendedores en eBay, se nos pasó mencionar un pequeño detalle: sí, la reputación es tuya… siempre que no la saques de eBay. La portabilidad de la identidad online, y por tanto de la reputación, todavía se encuentra en una fase temprana de desarrollo, en la que ya destacan iniciativas tan interesantes como dataPortability.

En el momento actual, la reputación, como actividad y contenido principal, se registra en sitios web que requieren el alta del usuario en el sistema, como iKarma, Rapleaf o el más reciente Naymz. La estructura de estos sitios, al margen del modus operandi con el cual se otorga la reputación, es muy similar: directorios de perfiles de personas, accesibles por nombre, o través de categorías profesionales.

Como característica secundaria, o más bien, no principal, la reputación está presente en mayor menor medida en la mayoría de las redes sociales, como Facebook, LinkedIn, Orkut, etc.

Una vez más, lo que buscamos en estos sitios web es un sistema que permita garantizar un nivel, o varios, de confianza, y a partir de ahí, una recuperación de información y navegación razonables.

Sintetizando: tratamos con sistemas de reputación cualitativos.

Variaciones y permutaciones

Salvo que seas Hitler o la Madre Teresa de Calcuta, es probable que, como yo, vivas en el reino de los matices y tu vida no sea blanco o negro. Con los sitios web dedicados a la interacción entre humanos, sucede lo mismo: tenemos una gradación casi infinita de variantes en las que el peso de la orientación descansa en mayor o menor medida en el producto o en la persona, en los que la reputación se puede asignar a una empresa, o la recomendación aplica a las personas. Y todas las combinaciones y permutaciones que se te puedan ocurrir a partir de estos cuatro elementos.

¿Hemos agotado el tema?

Quizá hemos hecho lo más importante para empezar: llamar a las cosas por su nombre.

Para diseñar la experiencia de usuario de uno de estos sistemas todavía quedan muchos conceptos por explorar: valoraciones objetivas y subjetivas, sistemas de medición, diseño de algoritmos de inteligencia colectiva, modelos mentales de usuario, dinámicas de red social… Pero esas son otras historias y hablaremos de ellas en otra ocasión.


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